Procesul de adăugare a previziunilor la sfârșitul unui set de date pentru prognoza regresiei implică mai mulți pași care au ca scop generarea de predicții precise pe baza datelor istorice. Prognoza regresiei este o tehnică din cadrul învățării automate care ne permite să prezicem valori continue pe baza relației dintre variabilele independente și dependente. În acest context, vom discuta cum să adăugați prognoze la sfârșitul unui set de date pentru prognoza regresiei folosind Python.
1. Pregătirea datelor:
– Încărcați setul de date: Începeți prin a încărca setul de date într-un mediu Python. Acest lucru se poate face folosind biblioteci precum panda sau numpy.
– Explorarea datelor: înțelegeți structura și caracteristicile setului de date. Identificați variabila dependentă (cea de prezis) și variabilele independente (cele utilizate pentru predicție).
– Curățarea datelor: gestionați valorile lipsă, valorile aberante sau orice alte probleme de calitate a datelor. Acest pas asigură că setul de date este adecvat pentru analiza de regresie.
2. Inginerie caracteristică:
– Identificați caracteristicile relevante: Selectați variabilele independente care au un impact semnificativ asupra variabilei dependente. Acest lucru se poate realiza prin analiza coeficienților de corelație sau cunoștințe de domeniu.
– Transformați variabile: dacă este necesar, aplicați transformări precum normalizarea sau standardizarea pentru a vă asigura că toate variabilele sunt la o scară similară. Acest pas ajută la obținerea unei performanțe mai bune a modelului.
3. Împărțire tren-test:
– Împărțiți setul de date: Împărțiți setul de date într-un set de antrenament și un set de testare. Setul de antrenament este folosit pentru a antrena modelul de regresie, în timp ce setul de testare este folosit pentru a evalua performanța acestuia. Un raport comun de împărțire este 80:20 sau 70:30, în funcție de dimensiunea setului de date.
4. Training model:
– Selectați un algoritm de regresie: alegeți un algoritm de regresie adecvat în funcție de problema în cauză. Opțiunile populare includ regresia liniară, arbori de decizie, păduri aleatorii sau regresie vectorială de suport.
– Antrenează modelul: potriviți algoritmul selectat la datele de antrenament. Aceasta implică găsirea parametrilor optimi care minimizează diferența dintre valorile prezise și cele reale.
5. Evaluarea modelului:
– Evaluați performanța modelului: utilizați valorile de evaluare adecvate, cum ar fi eroarea pătratică medie (MSE), eroarea pătratică medie (RMSE) sau R-pătrat pentru a evalua acuratețea modelului.
– Ajustați modelul: dacă performanța modelului nu este satisfăcătoare, luați în considerare ajustarea hiperparametrilor sau încercarea de diferiți algoritmi pentru a îmbunătăți rezultatele.
6. Prognoza:
– Pregătiți setul de date de prognoză: creați un nou set de date care include datele istorice și orizontul de prognoză dorit. Orizontul de prognoză se referă la numărul de pași de timp în viitor pe care doriți să-i preziceți.
– Îmbinați seturile de date: combinați setul de date original cu setul de date de prognoză, asigurându-vă că variabila dependentă este setată la null sau un substituent pentru valorile prognozate.
– Faceți predicții: utilizați modelul de regresie antrenat pentru a prezice valorile pentru orizontul de prognoză. Modelul va utiliza datele istorice și relațiile învățate în timpul instruirii pentru a genera previziuni precise.
– Adăugați previziuni la setul de date: adăugați valorile prognozate la sfârșitul setului de date, aliniindu-le cu pașii de timp corespunzători.
7. Vizualizare și analiză:
– Vizualizați prognozele: reprezentați grafic datele originale împreună cu valorile prognozate pentru a evalua vizual acuratețea predicțiilor. Acest pas ajută la identificarea oricăror modele sau abateri de la datele reale.
– Analizați previziunile: Calculați statistici sau valori relevante pentru a măsura acuratețea prognozelor. Comparați valorile prognozate cu valorile reale pentru a determina performanța modelului.
Adăugarea previziunilor la sfârșitul unui set de date pentru prognoza regresiei implică pregătirea datelor, ingineria caracteristicilor, împărțirea trenului-test, antrenamentul modelului, evaluarea modelului și, în final, prognoza. Urmând acești pași, putem genera predicții precise folosind tehnici de regresie în Python.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python:
- Ce este Support Vector Machine (SVM)?
- Este algoritmul K vecinilor cei mai apropiați potrivit pentru construirea modelelor de învățare automată care pot fi antrenate?
- Este algoritmul de antrenament SVM folosit în mod obișnuit ca clasificator liniar binar?
- Algoritmii de regresie pot funcționa cu date continue?
- Este regresia liniară foarte potrivită pentru scalare?
- Cum înseamnă schimbarea lățimii de bandă dinamică, ajustarea adaptivă a parametrului lățimii de bandă în funcție de densitatea punctelor de date?
- Care este scopul atribuirii de ponderi seturi de caracteristici în implementarea lățimii de bandă dinamică a deplasării medii?
- Cum se determină noua valoare a razei în abordarea lățimii de bandă dinamică a deplasării medii?
- Cum se ocupă de abordarea lățimii de bandă dinamică a deplasării medii găsirea corectă a centroizilor fără a codifica raza?
- Care este limitarea utilizării unei raze fixe în algoritmul de schimbare medie?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python